【摘要】：當(dāng)機(jī)器人移動(dòng)身體任何部位時(shí),都會(huì)不可避免地產(chǎn)生自身噪聲。這些自身噪聲由身體關(guān)節(jié)或其他硬件設(shè)備如風(fēng)扇等引起。由于自身噪聲距離機(jī)器人麥克風(fēng)較近,較目標(biāo)聲源更容易被獲取。該文根據(jù)機(jī)器人自身噪聲種類,提出了一種將譜減法、關(guān)節(jié)噪聲模板減法、基于標(biāo)注區(qū)域的倒譜均值減法以及多條件訓(xùn)練相結(jié)合的方法,從而估計(jì)和抑制自身噪聲。一系列實(shí)驗(yàn)證明了所提出的方法可以有效地減少自身噪聲影響,提高語音識(shí)別的魯棒性。
[Abstract]:When the robot moves any part of the body, it will inevitably produce its own noise. These self-noise is caused by body joints or other hardware devices such as fans. Because its own noise is close to the robot microphone, it is easier to obtain the target sound source than the target sound source. According to the type of robot noise, this paper proposes a method which combines spectral subtraction, joint noise template subtraction, cepstrum mean subtraction based on marked region and multi-condition training to estimate and suppress its own noise. A series of experiments have proved that the proposed method can effectively reduce the influence of noise and improve the robustness of speech recognition.
【作者單位】： 天津大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;天津大學(xué)軟件學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61471259;61304250;61573254)
【分類號(hào)】：TP242;TN912.34

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2 謝芝馨;;蘇聯(lián)機(jī)器人技術(shù)述評(píng)[J];機(jī)械與電子;1989年04期

3 羅飛，余達(dá)太;主動(dòng)式控制──機(jī)器人抑振控制的有效方式[J];機(jī)器人;1995年04期

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5 蘇陸;日本機(jī)器人技術(shù)與產(chǎn)品[J];全球科技經(jīng)濟(jì)w，

本文編號(hào)：2493389